package 动态规划;

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 * <h></h>
 * <p>
 * 给定两个字符串 text1 和 text2，返回这两个字符串的最长 公共子序列 的长度。如果不存在 公共子序列 ，返回 0 。
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 * 一个字符串的 子序列 是指这样一个新的字符串：它是由原字符串在不改变字符的相对顺序的情况下删除某些字符（也可以不删除任何字符）后组成的新字符串。
 *
 * 例如，"ace" 是 "abcde" 的子序列，但 "aec" 不是 "abcde" 的子序列。
 * 两个字符串的 公共子序列 是这两个字符串所共同拥有的子序列。
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入：text1 = "abcde", text2 = "ace"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "ace" ，它的长度为 3 。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "abc"
 * 输出：3
 * 解释：最长公共子序列是 "abc" ，它的长度为 3 。
 * 示例 3：
 *
 * 输入：text1 = "abc", text2 = "def"
 * 输出：0
 * 解释：两个字符串没有公共子序列，返回 0 。
 *  
 *
 * 提示：
 *
 * 1 <= text1.length, text2.length <= 1000
 * text1 和 text2 仅由小写英文字符组成。
 *
 * 链接：https://leetcode-cn.com/problems/longest-common-subsequence
 * </p>
 * Created by Frank on 2021/4/9.
 * <a href="mailto:frankyao10110@gmail.com">Contact me</a>
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 */
public class _最长公共子序列 {
    public int longestCommonSubsequence(String text1, String text2) {
        char[] cs1 = text1.toCharArray();
        char[] cs2 = text2.toCharArray();
        int len1 = cs1.length + 1;
        int len2 = cs2.length + 1;
        int[][] dp = new int[len1][len2];
        for (int i = 0; i < cs1.length; i++) {
            dp[i][0] = 0;
        }

        for (int j = 0; j < cs2.length; j++) {
            dp[0][j] = 0;
        }

        for (int i = 1; i < len1; i++) {
            for (int j = 1; j < len2; j++) {
                if (cs1[i - 1] == cs2[j - 1]) {
                    dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1;
                }else {
                    dp[i][j] = Math.max(dp[i-1][j], dp[i][j-1]);
                }
            }
        }

        return dp[cs1.length][cs2.length];
    }
}